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基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模
引用本文:李炜,石连生,梁成龙.基于粒子群优化的VB-LSSVM算法研究辛烷值预测建模[J].仪器仪表学报,2009,30(2).
作者姓名:李炜  石连生  梁成龙
作者单位:1. 兰州理工大学电气工程与信息工程学院,兰州,730050
2. 兰州石化分公司油品储运厂,兰州,730060
基金项目:甘肃省自然科学基金,兰州理工大学电气与控制重点学科团队资助项目 
摘    要:针对现有红外线分析仪表无法实现阶段在线检测车用汽油调合中,MMT抗爆剂对辛烷值的影响问题,考虑到样本数据较少的因素,提出一种基于粒子群优化算法的矢量基最小二乘支持向量机方法,首先以粒子群优化的方法来选取最小二乘支持向量机的模型参数,然后用矢量基判据选择支持向量,使最小二乘支持向量机的解具有稀疏性.该方法不但克服了常用的交叉验证法的耗时与盲目性问题,发挥了最小二乘支持向量机的小样本学习和计算简单的特点,而且提高了最小二乘支持向量机模型的泛化能力,将其应用于汽油调合系统中研究法辛烷值的预测,仿真结果表明,该方法是可行且有效的.

关 键 词:汽油调合  辛烷值  粒子群优化  矢量基  最小二乘支持向量机

Forecasting model of research octane number based on PSO-VB-LSSVM
Li Wei,Shi Liansheng,Liang Chenglong.Forecasting model of research octane number based on PSO-VB-LSSVM[J].Chinese Journal of Scientific Instrument,2009,30(2).
Authors:Li Wei  Shi Liansheng  Liang Chenglong
Abstract:
Keywords:
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